<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞（1011～1017）</span></h3>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">敏捷開發 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Scrum </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 使用者故事 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>AI如何成為敏捷團隊一員？Scrum.org營運長給答案</strong></span></p>
<p>敏捷開發組織Scrum.org營運長Eric Naiburg前陣子撰文分享，AI加入敏捷開發Scrum，可提高團隊生產力。首先，Scrum是套敏捷開發框架，是一種軟體開發工作方法，其中有3個重要角色，包括敏捷教練（Scrum Master）、產品負責人（Product Owner）和開發者（Developer），這3種角色各司其職，搭配Scrum流程快速迭代、執行專案。</p>
<p>Eric Naiburg針對這3大角色，分別說明AI可帶來哪些助益。比如敏捷教練可借AI來優化會議管理，像是用來安排管理會議行程、生成議程、記錄會議重點，或用Otter.ai等工具來轉錄、總結會議內容，進而在企業通訊工具Slack上交流討論，同時追蹤決策方向。又或是用AI來監管進度，比如不論是單一團隊還是跨團隊，AI可整合至Jira或AzureDevOps等管理工具中，來追蹤每個敏捷衝刺（Sprint）進度、提供流程指標視覺圖，以及針對潛在瓶頸給予建議。要是在衝刺回顧時，團隊參與度不高，敏捷教練也能請AI給些建議。</p>
<p>再來，產品負責人則可用AI來確定產品待辦清單（Backlog）優先順序，比如分析市場趨勢、客戶回饋和使用資料來排序。同理，AI也能用來推估一些假設，像是「要是刪除這個功能，會產生哪些影響？」Eric Naiburg補充，雖然產品負責人和Scrum成員也能做到這件事，但通常時間有限，AI則能模擬多種情境，也能消除個人偏見。同時，AI也能協助精進Scrum中的使用者故事（User Story）、預測分析潛在影響、透過產品描述找出潛在使用者，或是用來進行產品發想和驗證，以及市場分析和競爭力分析等。</p>
<p>對所有類型的開發者來說，AI可用來管理產品待辦清單，比如將使用者故事拆解為多個任務，再根據類似的待辦清單專案來預估所需的工作量。同時，他們也能用AI協助設計、開發產品原型，像是根據特定限制和要求，產生多種設計方案，開發者也能在AI產生的虛擬原型中，模擬各種條件和壓力測試，有助於在早期階段發現潛在問題。最後，軟體開發者也能藉助AI，來輔助程式碼撰寫和審查、自動化測試，以及生成測試資料。<a href="https://www.scrum.org/resources/blog/ai-scrum-team-member">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">多代理 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 部署 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 基準測試 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>OpenAI開源多代理系統管理框架和AI代理基準測試</strong></span></p>
<p>隨著大型語言模型（LLM）等AI應用轉向代理（Agent）系統發展，也出現不少多代理系統建置、部署和管理維運等問題。最近，OpenAI<a href="https://github.com/openai/swarm">開源一個Swarm框架</a>，專門用來解決多代理系統的這些問題。</p>
<p>該框架由OpenAI解決方案團隊開發和管理，但他們首先表示，該框架目前屬於實驗階段，尚未作為正式生產環境所用，因此目前也不受OpenAI官方支援。雖然如此，團隊指出，Swarm使用2個核心抽象，包括代理和Handoffs，來將代理協作與代理執行任務輕量化、高可控且容易測試。</p>
<p>同時，OpenAI也<a href="https://openai.com/index/mle-bench/">開源一套AI代理測試基準MLE-bench</a>，可評估代理執行機器學習工程任務的有效性。為打造這個測試基準，團隊從Kaggle收集了75個機器學習工程相關的競賽，提供多元挑戰來測試模型訓練、資料集準備和實驗執行等關鍵技能。他們也對多款LLM進行測試，發現自家經AIDE改良後的o1-preview模型表現最佳，相當於Kaggle銅牌。<a href="https://github.com/openai/swarm">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI資料中心 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 核電 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 能源 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>Google採購先進核電來支援AI資料中心</strong></span></p>
<p>本月14日，Google發文揭露AI資料中心用電新方向，他們與美國能源公司Kairos Power簽署協議，將使用其多個小型模組反應爐（SMR）產生的核電，來支援AI資料中心營運，預計2030年前部署第一座SMR，2035年前再部署其他SMR，預計可產生500MW無碳電力。</p>
<p>過去，核能發電因安全隱憂、核廢料處理等因素，遭許多國家棄用。但隨著核能技術進步，以及AI的龐大電力需求，屬於低碳能源的核電再度受到重視。現階段的主流技術有壓水反應爐（PWR）、沸水反應爐（BWR）、快中子反應爐 （FNR）、第四代核反應爐技術，以及SMR等。SMR不只安全性高，也比傳統核反應爐小很多，還能模組化組裝、方便部署。</p>
<p>Google表示，這個SMR協議很重要，不只能支援AI發展，還能無時無刻產生無碳能源、滿足電力需求。而今年，美國科技大廠紛紛向核電靠攏，如Amazon在3月以6.5億美元的價格，向獨立電廠Talen Energy購買Cumulus資料中心園區，該園區可使用960 MW電力，並由Talen Energy位於附近的Susquehanna核電廠供電。微軟也在9月與美國核電營運商Constellation Energy簽署為期20年的購電協議。<a href="https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/google-kairos-power-nuclear-energy-agreement/">（詳全文）</a></p>
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<iframe allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen="" frameborder="0" height="588px" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" src="https://www.youtube.com/embed/S163YUdfckg" title="Google's first advanced nuclear clean energy deal" width="1046px"></iframe></div>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> .NET </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI服務整合 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 微軟 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>簡化AI服務整合流程，微軟釋出新.NET函式庫</strong></span></p>
<p>微軟最近推出一款全新的Microsoft.Extensions.AI預覽版套件，是一款專門針對.NET平臺設計的函式庫，提供標準化AI服務抽象層，來讓開發者更輕鬆地將AI整合到應用程式中。微軟打造這款套件，是要解決目前AI服務眾多、開發者需替每個服務實作不同整合方法，增加開發複雜度和維護成本的問題。</p>
<p>進一步來說，Microsoft.Extensions.AI套件提供統一的C#抽象層，開發者可用相同的程式設計方式，來整合不同的AI服務。也就是說，無論使用OpenAI、Azure AI還是其他AI服務，開發者都可利用相同的程式碼結構和介面來操作，不必替每個服務單獨學習或寫不同的整合方式。此外，Microsoft.Extensions.AI套件還結合AI應用開發框架Semantic Kernel的高階功能，來提高開發AI應用程式的靈活性和擴展性。<a href="https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-microsoft-extensions-ai-preview/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-microsoft-extensions-ai-preview/meai-architecture-diagram.png" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 程式碼 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Gemini Code Assistant </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Google </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Google推出企業級程式碼工具</strong></span></p>
<p>日前，Google推出企業級AI程式碼輔助工具Gemini Code Assist Enterprise，可針對本地程式碼儲存庫進行深度分析、支援組織內部儲存庫和最佳實踐程式碼的客製化建議。開發者可在多種Google雲端服務和各種原始碼控制系統使用這個工具，加速程式開發工作流程。</p>
<p>Google指出，Gemini Code Assist Enterprise所使用的Gemini模型，能處理更多的Token上下文，因此可協助完成更複雜的開發工作，如跨整個專案自動升級Java版本。Gemini Code Assist Enterprise也整合至BigQuery、Firebase、Colab Enterprise、Apigee等多種Google雲端服務，甚至能索引來自GitHub和GitLab的儲存庫、各種原始碼控制系統和自架服務儲存庫，來加速開發者跨不同平臺開發應用程式。<a href="https://cloud.google.com/blog/products/application-development/introducing-gemini-code-assist-enterprise">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/original_images/01._Gemini_Code_Assist_local_codebase_awareness.gif" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 批次處理 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 查詢 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Anthropic </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Anthropic上線可批次處理LLM查詢的API</strong></span></p>
<p>作為OpenAI主要競爭對手之一，Anthropic最近推出Message Batches API，可讓開發者用來異步處理大量查詢，其成本比調用標準API還便宜50%。適用於非時間敏感的任務。不過OpenAI已於今年4月，推出同樣號稱可節省50%成本的Batch API。</p>
<p>Anthropic說明，開發者使用Message Batches API，每批次可送出最多1萬個查詢，且每批次的處理時間不到24小時。Message Batches API現為公開測試版，可支援Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus和Claude 3 Haiku等模型，Amazon Bedrock上的Claude用戶也能使用批次推論，接下來還會支援Google Cloud Vertex AI上的Claude用戶。<a href="https://www.anthropic.com/news/message-batches-api">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> TikTok </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 廣告 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 受眾分析 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>TikTok發布AI廣告工具Smart+</strong></span></p>
<p>最近，TikTok推出AI驅動的自動化廣告解決方案Smart+，能助廣告主改善廣告投放流程，來提高效益。該工具可自動化定位受眾、選擇素材、決定出價策略和測量成效，在精準接觸目標受眾的同時，強化廣告內容互動。這讓目前廣告市場中，除了Google的Performance Max和Meta的Advantage+自動化廣告解決方案外，又多了個工具選擇。</p>
<p>Smart+是用TikTok平臺上大量的用戶行為資料，透過AI自動分析並選擇最佳受眾，讓廣告能展示給最相關的用戶。廣告主只需要輸入素材、預算和目標，Smart+就會自動化整個廣告投放過程，包括受眾定位、創意素材選擇以及出價策略調整。此外，Smart+還提供多種廣告活動選擇，像是可推動網頁流量的Web Campaigns、自動推薦商品的Catalog Ads、可增加應用程式安裝的App Campaigns，以及透過互動轉換高價值客戶的Lead Generation Campaigns。<a href="https://newsroom.tiktok.com/en-us/tiktok-is-building-for-the-future-with-smart-plus">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 影像生成 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Firefly </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Adobe </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Adobe公開測試Firefly影像生成模型</strong></span></p>
<p>Adobe在自家Adobe MAX創意大會上宣布，Firefly影像生成模型已進入公開測試階段，同時發表支援Creative Cloud各種應用的Firefly功能。進一步來說，去年3月問世的Firefly是一創意生成式AI系列模型，主要版本有可生成圖像的Firefly Image Model、可生成向量模型的Firefly Vector Model、可生成海報或傳單的Firefly Design Model，以及今年新增的影像生成模型Firefly Video Model。</p>
<p>這1年多來，Adobe已將Firefly整合到自家Photoshop、Express、Illustrator及Substance 3D等應用中，也讓Firefly支援Creative Cloud應用流程。自Firefly發表以來，使用者用它生成的圖像已有130多億張了。新的Firefly Video Model允許使用者輸入文字敘述或靜態的參考圖像，並將它們轉成影像。該模型可用來生成自然世界的影片，或藉影像中的圖片來生成可填補空缺的B捲；也能利用攝影機的角度、運動及縮放等控制功能來建立完美視角；或者生成各種效果，再將它們整合至既有的影像上。<a href="https://news.adobe.com/news/2024/10/101424-adobe-launches-firefly-video-model">（詳全文）</a></p>
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<p>圖片來源／Google、微軟、Adobe</p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI近期新聞 </span></strong></span></p>
<p><strong>1. 蘋果發表新一代iPad mini，支援生成式AI服務Apple Intelligence</strong></p>
<p><strong>2. OpenAI擴點新加坡，成立亞太區營運中心</strong></p>
<p><strong>3. Adobe即將推出免費的Content Authenticity服務，以驗證內容出處與真實性</strong></p>
<p>資料來源：iThome整理，2024年10月</p>
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